論文の概要: CD2CR: Co-reference Resolution Across Documents and Domains
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.12637v1
- Date: Fri, 29 Jan 2021 15:18:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-01 16:38:02.359467
- Title: CD2CR: Co-reference Resolution Across Documents and Domains
- Title（参考訳）: CD2CR:ドキュメントとドメインの相互参照解決
- Authors: James Ravenscroft and Arie Cattan and Amanda Clare and Ido Dagan and
Maria Liakata
- Abstract要約: クロスドキュメント・コリファレンス・レゾリューション (CDCR) は、多くのテキスト文書にまたがるエンティティや概念への言及を識別し、リンクするタスクである。
クロスドキュメント・クロスドメイン・コリファレンス・レゾリューション(CD$2$CR)のための新しいタスクと英語データセットを提案する。
このクロスドメインなクロスドキュメント設定では、既存のCDCRモデルはうまく動作せず、CD$2$CR上の現在の最先端CDCRモデルより優れたベースラインモデルを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.30046972135548
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cross-document co-reference resolution (CDCR) is the task of identifying and
linking mentions to entities and concepts across many text documents. Current
state-of-the-art models for this task assume that all documents are of the same
type (e.g. news articles) or fall under the same theme. However, it is also
desirable to perform CDCR across different domains (type or theme). A
particular use case we focus on in this paper is the resolution of entities
mentioned across scientific work and newspaper articles that discuss them.
Identifying the same entities and corresponding concepts in both scientific
articles and news can help scientists understand how their work is represented
in mainstream media. We propose a new task and English language dataset for
cross-document cross-domain co-reference resolution (CD$^2$CR). The task aims
to identify links between entities across heterogeneous document types. We show
that in this cross-domain, cross-document setting, existing CDCR models do not
perform well and we provide a baseline model that outperforms current
state-of-the-art CDCR models on CD$^2$CR. Our data set, annotation tool and
guidelines as well as our model for cross-document cross-domain co-reference
are all supplied as open access open source resources.
- Abstract（参考訳）: cross-document co-reference resolution (cdcr) は、多くのテキスト文書にまたがるエンティティや概念への言及を識別しリンクするタスクである。
このタスクの現在の最先端モデルは、すべてのドキュメントが同じタイプ(例えば、)であると仮定する。
ニュース記事)または同じテーマに該当する。
しかし、異なるドメイン(タイプまたはテーマ)でCDCRを実行することも望ましい。
この論文で特に注目するユースケースは、科学的な仕事とそれらの議論する新聞記事にまたがるエンティティの解決である。
科学記事とニュースの両方で同じ実体と対応する概念を識別することは、科学者が彼らの仕事がどのように主流メディアで表現されるかを理解するのに役立ちます。
クロスドキュメントのクロスドメインコリファレンス解決(CD$^2$CR)のための新しいタスクと英語データセットを提案する。
このタスクは異種ドキュメントタイプ間のエンティティ間のリンクを識別することを目的としている。
このクロスドメインなクロスドキュメント設定では、既存のCDCRモデルはうまく動作せず、CD$2$CR上の現在の最先端CDCRモデルより優れたベースラインモデルを提供する。
当社のデータセット、アノテーションツール、ガイドライン、およびクロスドキュメントのクロスドメインコリファレンスモデルはすべて、オープンソースリソースとして提供されています。
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